LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments Treningskurs

LangGraph er et rammeverk for å bygge tilstandsstyrte, multi-aktor LLM-applikasjoner som sammensatte grafer med vedvarende tilstand og kontroll over utførelsen.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI-plattformingeniører, DevOps for AI, og ML-arkitekter på avansert nivå som ønsker å optimalisere, feilsøke, overvåke og drifte produksjonsklare LangGraph-systemer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe og optimalisere komplekse LangGraph-topologier for hastighet, kostnad og skalerbarhet.
• Ingeniørreliabilitet med gjentakelser, tidsutløsninger, idempotens, og gjenoppretting basert på sjekkpunkter.
• Feilsøke og spore grafutførelser, inspisere tilstand, og systematisk reprodusere produksjonsproblemer.
• Instrumentere grafer med loggfiler, målinger og spor, deployere til produksjon, og overvåke SLAs og kostnader.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-laboratoriumsmiljø.

Kursetilpassingsmuligheter

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å implementere AI-drevne helseoppløsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI-agenter i helsevesen og diagnostikk.
• Utvikle AI-modeller for medisinsk bildeanalyse og prediktiv diagnostikk.
• Integrere AI med elektroniske pasientjournaler (EHR) og kliniske arbeidsflyter.
• Sikre at de overholder helsevesenets forskrifter og etiske AI-praksiser.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås helsevesenfagfolk som ønsker å bruke AI- og AR/VR-løsninger for medisinsk trening, kirurgisk simulering og rehabilitering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen AI har i å forbedre AR/VR-erfaringer i helsevesenet.
• Bruke AR/VR til kirurgisk simulering og medisinsk trening.
• Anvende AR/VR-verktøy i pasientrehabilitering og terapi.
• Utforske etiske og personvernspørsmål ved AI-forbedrede medisinske verktøy.

Dette underviserledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforskere og helsevesenprofesjonelle som ønsker å nyte godt av AI for avanserte helsevesensapplikasjoner ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere AI-modeller for helsevesen ved hjelp av Google Colab.
• Bruke AI for prediktiv modellering i helsevesensdata.
• Analysere medisinske bilder ved hjelp av AI-drevne teknikker.
• Utforske etiske overvegelser i AI-baserte helsevesensløsninger.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsepersonell og datavitere som ønsker å forstå og bruke AI-teknologier i helsemiljøer.

Ved fullføring av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifisere hovedutfordringer innen helsevesen som AI kan løse.
• Analysere AI’s innvirkning på pasientbehandling, sikkerhet og medisinsk forskning.
• Forstå forholdet mellom AI og helsevesens forretningsmodeller.
• Bruke grunnleggende AI-konsepter i helsescenarier.
• Utvikle maskinlæringsmodeller for medisinsk dataanalyse.

Denne instruktørlastede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot helseyrkere og forskere som ønsker å bruke ChatGPT for å forbedre pasientomsorgen, optimere arbeidsflyt og forbedre helseutfall.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsippene i ChatGPT og dets anvendelser innen helsevesenet.
• Bruke ChatGPT til å automatisere helseprosesser og interaksjoner.
• Gi nøyaktig medisinsk informasjon og støtte til pasienter ved hjelp av ChatGPT.
• Anvende ChatGPT for medisinsk forskning og analyse.

Dette undervisningsbaserte, live-kurset i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå helsefagsfolk, biomedisinske ingeniører og AI-utviklere som ønsker å utnytte Edge AI for innovative helsevesen-løsninger.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og fordelen med Edge AI i helsevesenet.
• Utvikle og implementere AI-modeller på edge-enheter for helsevesen-applikasjoner.
• Implementere Edge AI-løsninger i barneledd og diagnostiske verktøy.
• Designe og implementere pasientoversiktssystemer ved hjelp av Edge AI.
• Behandle etiske og reguleringsmessige overvegelser i helsevesen-AI-applikasjoner.

Dette undervisningsbaserte, live-kurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot helseprofesjonelle, dataanalytikere og politiske beslutningstagere med en bakgrunn fra nybegynner til mellomnivå som ønsker å forstå og anvende generativ AI i konteksten av helsevesenet.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forklare prinsippene og anvendelsene av generativ AI i helsevesenet.
• Identifisere muligheter for generativ AI til å forbedre legemiddeldiscovery og personalisert medisin.
• Bruke teknikker for generativ AI i medisinsk avbildning og diagnoser.
• Vurdere etiske implikasjoner ved bruk av AI i medisinske sammenhenger.
• Utvikle strategier for å integrere AI-teknologier i helsevesenet.

LangGraph er et rammeverk for å bygge tilstandsbaserte, multi-actor LLM-applikasjoner som sammensatte grafer med vedvarende tilstand og kontroll over utføring.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avanserte profesjonelle som ønsker å designe, implementere og drive LangGraph-baserte finansløsninger med riktig styring, observabilitet og overholdelse.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe finansrelaterte LangGraph-flere arbeidsflyter som følger regelverks- og revisjonskrav.
• Integere finansielle datastandarder og ontologier i graftilstand og verktøy.
• Implementere pålitelighet, sikkerhet og menneske-i-løkke-kontroll for kritiske prosesser.
• Deploy, overvåke og optimalisere LangGraph-systemer for ytelse, kostnad og SLAs.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hender i live-laboratoriums miljø.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

LangGraph er en rammeverk for å bygge grafbaserte LLM-applikasjoner som støtter planlegging, grening, verktøybruk, minne og kontrollerbar utførelse.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på begynnernivå, prompt-ingeniører og datapraktikere som ønsker å designe og bygge pålitelige, flertrinns LLM-arbeidsflyter ved hjelp av LangGraph.

Ved slutten av denne trainingen vil deltakerne kunne:

• Forklare kjernekonsepter i LangGraph (noder, kanter, tilstand) og når de skal brukes.
• Bygge promptkjeder som grener, kaller verktøy og opprettholder minne.
• Integere henting og eksterne API-er i grafarbeidsflyter.
• Teste, feilsøke og vurdere LangGraph-apper for pålitelighet og sikkerhet.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og fasilitert diskusjon.
• Veiledede laboratorier og kodegåthrough i en sandkassemiljø.
• Scenariebaserte øvelser på design, testing og vurdering.

Muligheter for kurskustomisering

• For å be om en tilpasset treningskurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

LangGraph er et rammeverk for å bygge tilstandsbevarende, fleraktør LLM-applikasjoner som sammensatte grafer med persistert tilstand og nøyaktig kontroll over kjøring.

Denne instruktørførte, live-utdanningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte profesjonelle som ønsker å designe, implementere og driftsette LangGraph-baserte juridiske løsninger med nødvendige overholdelses-, sporbarhets- og reguleringskontroller.

Ved slutten av denne utdannelsen vil deltakerne kunne:

• Designe juridisk spesifikke LangGraph-arbeidsflyter som bevare sporbarhet og overholdelse.
• Integrere juridiske ontologier og dokumentstandarder i grafens tilstand og behandling.
• Implementere kontrollmekanismer, godkjenninger med menneskelig involvering og sporbare beslutningssti.
• Driftsette, overvåke og vedlikeholde LangGraph-tjenester i produksjon med observabilitet og kostnadskontroll.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånd-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en anpasset utdanning for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

LangGraph er et rammeverk for å sammensette grafbaserte LLM-arbeidsflyter som støtter avgrening, verktøybruk, hukommelse og kontrollert utførelse.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåingeniører og produktlag som ønsker å kombinere LangGraphs graflogikk med LLM-agent-sløyfer for å bygge dynamiske, kontekstavhengige applikasjoner som kundestøtteagenter, beslutningstrær og informasjonshentingssystemer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe grafbaserte arbeidsflyter som koordinerer LLM-agenter, verktøy og hukommelse.
• Implementere betinget ruting, gjentakelser og reserveplaner for robust utførelse.
• Integere henting, APIs og strukturerte utdata i agent-sløyfer.
• Vurdere, overvåke og sikre agentatferd for pålitelighet og sikkerhet.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og fasilitert diskusjon.
• Veiledede laboratorier og kodegjennomganger i en sandkasse-miljø.
• Scenariobaserte designøvelser og kollegaomtaler.

Tilpassingsmuligheter for kurset

• For å be om tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

LangGraph er et grafbasert orkestreringsrammeverk som gjør det mulig å implementere betingede, fler-trinns LLM- og verktøy-arbeidsflyt. Dette rammen er ideelt for automatisering og personalisering av innholdspipelines.

Denne instruktørflyttede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot markedsførere med mellomnivåkompetanse, innholdsstrateger og automatiseringudviklere som ønsker å implementere dynamiske, greningsmessige e-postkampanjer og innholdsgenereringspipelines ved hjelp av LangGraph.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Designe grafstrukturert innhold og e-postarbeidsflyt med betingelseslogikk.
• Integrere LLMs, APIer og datasøknelser for automatisert personalisering.
• Administrere tilstand, minne og kontekst i fler-trinns kampanjer.
• Evaluere, overvåke og optimalisere arbeidsflyts prestasjon og leveranseresultater.

Kursform

• Interaktive forelesninger og gruppediskusjoner.
• Praktiske laboratorieøvelser med implementering av e-postarbeidsflyt og innholdspipelines.
• Scenario-baserte øvelser om personalisering, segmentering og greningslogikk.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Denne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot helsepersonell, medisinske forskere og AI-utviklere på mellom- til avansert nivå som ønsker å anvende multimodal AI i medisinske diagnostikk og helseapplikasjoner.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå rollen til multimodal AI i moderne helsevesen.
• Integrere strukturerte og ustrukturerte medisinske data for AI-drevne diagnostikker.
• Bruke AI-teknikker for å analysere medisinske bilder og elektroniske helserekorder.
• Utvikle prediktive modeller for sykdomsdiagnostikk og behandlingsanbefalinger.
• Implementere tale- og naturlig språkbehandling (NLP) for medisinsk transkripsjon og pasientinteraksjon.

Denne instruktørledede, live-trening på Norge (online eller på sted) er rettet mot helsepersonell og AI-utviklere på mellomnivå som ønsker å bruke prompt engineering-teknikker for å forbedre medisinske arbeidsflyter, forskningseffektivitet og pasientutfall.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prompt engineering innen helsevesen.
• Bruke AI-prompts for klinisk dokumentasjon og pasientinteraksjoner.
• Utnytte AI for medisinsk forskning og litteraturoversikt.
• Forbedre legemiddelforskning og klinisk beslutningsprosess med AI-drevne prompts.
• Sikre overholdelse av regelverk og etiske standarder i helsevesenets AI.